智算学术:MobileNetV3论文精读(十):翻译+学习笔记+pytorch代码复现 Abstract—摘要 翻译 我们提出了一种极其计算高效的 CNN 结构,名为 ShuffleNet,专为计算能力极其有限的移动设备(例如 10-150 MFLOPs)设计。该新架构引入了两种新的操作:逐点分组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),在大幅...
ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ShuffleNet V1 论文: ShuffleNet:.....
文章地址:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices (readpaper.com) 2、Abstract 作者在摘要部分对其标题进行了解释与阐述,ShuffleNet是一个专门为移动端所设计的极致高效的轻量化卷积神经网络。 作者给出的网络所需的算力参考值是10到150 MFLOPs,完美的契合了现如今许多算力...
论文题目:《ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》(《ShuffleNet:一种用于移动设备的极其高效的卷积神经网络) 原文地址:ShuffleNet 项目地址:GitHub - jaxony/ShuffleNet: ShuffleNet in PyTorch. Based on https://arxiv.org/abs/1707.01083 前期回顾: 【轻量化网络系列(...
01 ShuffleNet V1要解决什么问题 为算力有限的嵌入式场景下专门设计一个高效的神经网络架构。 02 亮点 使用了两个新的操作:pointwise group convolution和channel shuffle。 根据这两个操作构建了ShuffleUnit,整个ShuffleNet都是由ShuffleUnit组成。 所谓的的pointwise group convolution就是分组卷积与1x1卷积的结合!!!
ShuffleNet是旷视推出的轻量级网络模型,旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加快模型的运算速度。ShuffleNet和MobileNet是同年提出的工作,专门为计算资源有限的设备设计的神经网络结构。两者从两个不同的角度来分析卷积。MobileNet通过深度可分离卷积来实现模型的压缩,而ShuffleNet利用了分组点卷积pointwise group...
论文-MobileNet-V1、ShuffleNet-V1、MobileNet-V2、ShuffleNet-V2、MobileNet-V3 1、结构对比 1)MobileNet-V1 2)ShuffleNet-V1 3)MobileNet-V2 4)ShuffleNet-V2
久闻shufflenet大名,但是始终没有阅读过,始终没法不知道此篇论文真正的细节,故而今天拜读,并做一次记录,希望到时能够有心情和泽锋义飞做交流。 ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Net…